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計算機視覺研究方向與發展趨勢

智能計算芯世界 ? 來源:智能計算芯世界 ? 2023-04-19 10:03 ? 次閱讀

計算機視覺產業鏈

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工業界:對學術研究提出需求最火的兩個概念:自動駕駛和元宇宙 相關熱點研究方向: (1)建圖技術:三維重建技術,包括SLAM、定位、建圖、更新等技術;(2)點云理解技術:三維理解技術,包括點云檢測、分割等技術; (3)街景理解技術:街景圖像視頻識別、檢測、分割等技術; (4)三維渲染技術。

學術界:自驅的學術研究CVPR:檢測、3D、分割、視頻、表示學習;(2021) CVPR:多角度三維視覺、圖像視頻生成、識別檢測分類檢索;(2022) ICCV:視頻,3D,檢測,分割,表示學習和Transforer。(2021) 總結:(1)基于transformer的視覺; (2)基于self-supervised的無標注視覺技術。

(3)生成式對抗網絡圖像生成

圖像識別主要算法圖像識別流程:圖像采集、圖像預處理、特征提取、特征識別 圖像預處理:ROI提取、圖像濾波與增強; 特征提?。篖BP、SIFT、HOG、CNN等等

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目標檢測主要算法(1)雙階段目標檢測:RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、FPN、Mask RCNN; (2)單階段目標檢測:YOLO、SSD、RetinaNet; (3)基于transformer:Ralation Net、DETR。

自動駕駛主要算法

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計算機視覺發展趨勢

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五大發展趨勢:(1)優化數據質量 (2)應用于健康和安全領域 (3)應用于零售業(無人商店、掌脈識別等) (4)自動駕駛汽車領域 (5)邊緣計算領域

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8. 計算機視覺-學術界與工業界GAP有多大?

計算機視覺作為一項新興技術,不僅在學術界有很大的研究空間,同時也有廣闊的應用前景。然而,學術界與工業界在計算機視覺領域中存在一定的差距。

首先,學術研究通常是以理論分析和實驗驗證為主,注重創新,追求技術的極致。工業界則更注重實際應用,傾向于更穩定和成熟的技術,并遵循商業化的標準。因此,在技術方向和目標上,兩者可能存在差異。

此外,在可操作性和可行性方面,兩者也有所不同。學術界的研究大多是基于小型數據和標準化環境的實驗,而工業界需要解決的實際問題往往更為復雜,需要更大量、更多樣的數據集和更廣泛的數據應用。同時,實際應用場景下,各種不確定性因素需要被充分考慮,如光照的變化、不同尺度。

審核編輯 :李倩

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原文標題:計算機視覺研究方向與發展趨勢

文章出處:【微信號:AI_Architect,微信公眾號:智能計算芯世界】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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